R语言在做为数据分析工具的优点

我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要，我的经理给我一堆数据，我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是?Excel，因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前，我开始接触到?R，一开始因为功能太多而坚决抵制使用。后来我开始琢磨如何使用。现在我基本不怎么使用?Excel?了。这只是我个人的观点，但是如果你要分析数据，R?更胜任这项任务。下面来说说为什么?R?更适合数据分析。

这两款工具的使用方法截然不同。使用?Excel?时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此?Excel?非常便于使用（熟能生巧），但是用?Excel?处理数据非常费时，而且如果接手一个新项目，你必须单调地重复这些流程。使用?R?时，则通过代码完成所有操作。你把数据载入内存，然后运行脚本来研究并处理数据。这个工具可能不够人性化，但是有以下几点好处。

我认为，从概念上来说，R?更便于使用。如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。而使用?R?时，数据都在内存中，只有调出数据才能看到。如果你在转换或计算，你会处理相关列或行的子集，其他所有数据都在后台。我觉得这样更便于关注手头的任务。完成任务后，可将其保存在某个数据帧中，其中只包含所需的列或行数据。你建立了正确的数据集，可解决当前的问题。这样做看似无关紧要，但实际上大受裨益。

借助?R，就可以对其他数据集轻松重复相同的操作。因为所有数据都是通过代码进行处理和研究，因此对新的数据集执行相同的操作也就轻而易举了。使用?Excel?时，大多数操作都是通过鼠标点击实现，虽然用户体验不错，但对新的数据重复操作却非常费时而枯燥。而?R?只需载入新的数据集，然后再次运行脚本即可。

实际上，用代码操作也便于诊断并共享你的分析结果。使用?Excel?时，大多数的分析结果都基于内存（数据透视表在这里，公式编辑器在另一个表格上等）。而在?R?中，通过代码执行所有操作，一目了然。如果你在修正一个错误，你很清楚在哪里操作，而如果你需要共享分析结果，只需复制粘贴代码即可。在线查找帮助时，你能准确说明所用数据，并提出具体的问题。事实上，大多数时候，你在线提问时，人们都是直接贴出准确的代码，来解决你的问题。

R?中的项目组织更简单。在?Excel?中，我要准备一系列表格，可能还要准备多个工作簿，然后适当命名，而且各文件名不得重复。我的项目备注分别保存在各个文件中。我的?R?项目组织单独设有一个文件夹，我处理过的所有内容都放在其中。清理数据、探索性图表及模型。这样便于我理解和查找，也为与我一起工作的其他人提供方便。当然，Excel?也能做到井井有条。我觉得?R?的简洁性更便于使用。

上述几点只能说是锦上添花，而并不是必不可少。在没有这些功能之前，我也用了好几年?Excel，你应该也一样。现在，我想讲讲?R?和?Excel?真正的区别。我想说的是，除了以上那些花哨的小优势之外，R?更适合用于数据分析。原因如下。

你可以把任何数据载入?R。数据的保存位置或保存形式并不重要。你可以载入?CSV?文件，也可以读取?JSON，或者执行?SQL?查询，抑或提取网站。你甚至还可以在?R?中通过?Hadoop?处理大数据。

R?是一个完整的工具集，使用的是数据包。在分析数据时，R?比?Excel?更实用。你可使用?R?执行数据管理、分类和回归，也可以处理图片，并执行其他所有操作。如果机器学习是你的专业，那能想到的任何算法都是小菜一碟。目前，R?可用的数据包逾?5,000?个，因此无论你要处理什么类型的数据，R?都能应付自如。

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R?的数据可视化效果非常卓越。说句实话，Excel?的图表非常出色，简单易懂。但?R?的效果更好。我觉得这是?R?最实用的功能之一。借助?ggplot2，你可以快速创建所需的各种图表，并根据图表形状自行调整。在你熟悉了如何用?ggplot2?创建一个图表后，任何其他图表都不在话下。ggplot2?还能制作更多类型的图表。你能用?Excel?创建散点图矩阵吗？用?R?就能轻松创建这种矩阵，CDF?plot?也是如此。Excel?棋差一招。

Git?版本控制。我一向习惯保存多个版本的分析结果。Git?是至今为止我找到的最好用的工具。我使用?RStudio?作为编辑器，其支持项目。创建一个项目仓库，然后你就能跟踪数据研究的不同版本。你可以创建不同版本的?Excel?文件，但是这些保存的二进制文件无法显示相互之间的更改部分。而?R?非常简单。

我已经说了很多理由。总之，Excel?是一款不错的数据分析工具。我相信它能不负众望完成所有任务。但是，如果你只有这一款工具，则会大大影响你的工作效率。相比之下，R?更好用，而且提供的工具集模块更完整。而缺点在于不是非常易于上手，用户一开始相对要花很多时间学习使用。如果坚持下去，就会有所收获，不仅对数据更了解，还提高了自己的能力。